পাইথন - numpy.linspace

numpy.linspace একটি নির্দিষ্ট ব্যবধানের মধ্যে সমানভাবে ব্যবধানযুক্ত সংখ্যার একটি সেট তৈরি করতে ফাংশন ব্যবহার করা হয়।

সিনট্যাক্স

numpy.linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True/False, retstep = False/True, dtype = None)

পরামিতি

ফাংশন নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি গ্রহণ করতে পারে -

শুরু করুন - ক্রম শুরু; ডিফল্টরূপে, এটি শূন্য হিসাবে বিবেচিত হয়।
থামুন − অনুক্রমের শেষ বিন্দু।
সংখ্যা − শুরু এবং থামার মধ্যে উৎপন্ন উপাদানের সংখ্যা।
শেষবিন্দু − এটি নিয়ন্ত্রণ করে যে স্টপ মানটি আউটপুট অ্যারেতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে কি না। যদি এন্ডপয়েন্টটি সত্য হয়, তাহলে স্টপ প্যারামিটারটি nd.array-এর শেষ আইটেম হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। যদি এন্ডপয়েন্ট False হয়, তাহলে স্টপ প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।
পুনরায় − যদি retstep=true হয়, তাহলে এটি নমুনা এবং ধাপ প্রদান করে। ডিফল্টরূপে, এটি মিথ্যা৷
৷
dtype − এটি আউটপুট অ্যারের ধরণ বর্ণনা করে।

উদাহরণ 1

আসুন আমরা নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করি -

# Import numpy library
import numpy as np

# linspace() function
x = np.linspace(start = 1, stop = 20, num = 10)

# round off the result
y = np.round(x)

print ("linspace of X :\n", y)

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

তৈরি করবে

linspace of X :
 [ 1. 3. 5. 7. 9. 12. 14. 16. 18. 20.]

উদাহরণ 2

np.arange কিছুটা np.linspace এর মতো একইভাবে কাজ করে , কিন্তু সামান্য পার্থক্য আছে।

np.linspace একটি গণনা ব্যবহার করে যা নির্ধারণ করে যে আপনি পরিসরের সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মানের মধ্যে কতগুলি মান পেতে যাচ্ছেন৷
np.arange একটি পরিসরে সমানভাবে ব্যবধানযুক্ত মানগুলির একটি সেট পেতে একটি ধাপ মান ব্যবহার করে৷

নিম্নলিখিত উদাহরণটি এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য তুলে ধরে।

# Import the required library
import numpy as np

# np.arange
A = np.arange(0, 20, 2)
print ("Elements of A :\n", A)

# np.linspace
B = np.linspace(0, 20, 10)
B = np.round(B)
print ("Elements of B :\n", B)

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

তৈরি করবে

Elements of A :
 [ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
Elements of B :
 [ 0. 2. 4. 7. 9. 11. 13. 16. 18. 20.]